关键点检测是计算机视觉中的一项重要任务，主要目标是在图像或视频中识别并精确定位特定对象的特征点或关键部位。这些关键点通常是具有语义意义的特定位置。关键点检测是许多高级视觉应用的基础技术，在人机交互、运动分析、医疗影像等领域有着广泛应用。关键点检测的标注是将图像中特定对象的关键位置精确标记出来的过程，这个过程对模型训练质量至关重要。以下是详细的标注方法：坐标表示法：COCO格式：热力图格式：预先定义

n8n 建议在数组的item中添加json键，主要是为了确保数据格式的标准化、兼容性和可操作性。这种做法可以避免因数据结构不明确导致的解析错误，并提升工作流的稳定性和可维护性。n8n 的容错性允许你暂时不加json键，但这是一种“临时可行”的做法。显式声明json键能避免潜在兼容性问题，提升工作流的稳定性和可维护性。特别是在处理复杂数据或与外部系统交互时，建议始终遵循这一规范。

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Workflow是具体的自动化流程，是 n8n 的核心。Credential是安全存储认证信息的工具，为工作流提供支持。Project是管理多个工作流的容器，用于逻辑分组和协作。

DeepSeek API中的不同接口针对不同场景设计，主要区别如下：messagespromptprefixsuffix具体参数请参考。

掌握in、on、at的关键不在于死记硬背规则，而在于理解它们背后的空间隐喻如何延伸到抽象领域。当你不确定时，问问自己：这是在描述一个点(at)、一个表面(on)还是一个包含空间(in)？随着使用频率增加，这些区别会逐渐内化为你的语感。记住，即使是英语母语者，有时也会在某些边缘情况下犹豫。语言是活的，规则总有意想不到的例外，但理解核心概念能帮助你在大多数情况下做出正确选择。

MCP (Model Control Protocol) 是一种允许大模型与外部工具交互的协议，高德地图基于此协议提供了地图服务能力，使AI大模型能够直接调用高德的地理位置服务。高德地图MCP服务的两种接入方式各有特点：SSE方式简单直接，适合快速部署；Node.js I/O模式功能强大，适合复杂应用场景。开发者应根据具体项目需求，选择最适合的技术方案，以实现最优的地图服务体验。

https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server在本教程中，我们将构建一个简单的 MCP 天气服务器，并将其连接到主机 Claude for Desktop。我们将从基础设置开始，然后逐步扩展到更复杂的用例。许多大语言模型（LLM）目前无法获取天气预报和严重天气警报。让我们用 MCP 来解决这个问题！我们将构建一个服务器，暴露两个工具： 和 。然后

要永久解决 Windows 控制台（CMD/PowerShell）的中文乱码问题，并统一使用 UTF-8 编码，可以按照以下步骤操作。通过以上方法，你可以永久解决 Windows 控制台的中文乱码问题，并确保所有终端使用 UTF-8 编码。如果仍有问题，请检查字体设置或尝试更新系统。如果不想修改系统区域设置，可以直接通过注册表调整 CMD 的默认编码。某些字体不支持中文字符渲染，需手动设置支持中文

ATS（Applicant Tracking System，申请人跟踪系统）是一种自动化处理招聘和录用过程的软件应用。随着招聘数字化转型，ATS已成为现代招聘流程中的核心技术，约70%的澳大利亚企业和更高比例的全球企业采用某种形式的ATS系统。ATS系统类似于客户关系管理(CRM)系统，但专为招聘跟踪设计。它不仅用于简历筛选，更是一套完整的招聘管理工具。掌握ATS系统工作原理，合理优化简历格式与内